朱 偉,賀 芃,王鳳艷,馬曉靜
(1. 中國電子科技集團公司第三十八研究所,合肥 230088;2. 上海船用柴油機研究所,上海 201108;3. 國防科技大學 電子對抗學院,合肥 230037)
隨著現(xiàn)代戰(zhàn)爭的需要,雷達由傳統(tǒng)的三坐標向四坐標發(fā)展。為了獲取目標的距離、方位、仰角之外的徑向速度信息,高重頻波形在目標分離、機動目標跟蹤、多目標分辨等場景下得到廣泛應用。
與低重頻波形相比,高重頻波形具有如下優(yōu)勢:(1)測速不模糊,回波多普勒信息更精細化;(2)在距離、方位、仰角維度上無法對目標進行分辨時可以利用精細的多普勒信息進行目標分辨;(3)對已跟蹤的目標利用徑向速度信息可進行載機投彈、機載導彈發(fā)射等分離目標進行判斷;(4)對高機動目標將速度信息接入跟蹤回路,可提高目標的跟蹤穩(wěn)定性;(5)對已跟蹤上的目標可以通過跟蹤回路給出的距離預計值進行解距離模糊,不需要使用多種高重頻波形組合解模糊,節(jié)省系統(tǒng)資源。
當然,高重頻波形也存在缺點,主要有如下幾點:(1)測距模糊,進行目標搜索時需要通過多種高重頻波形組合解模糊的方式保證全距離段無模糊,使得系統(tǒng)資源的浪費嚴重;(2)距離無模糊范圍小,遠區(qū)目標會折疊到近區(qū)雜波區(qū),強雜波對弱目標檢測有影響;(3)速度分辨率有限,速度分辨率由波形駐留時間決定,受系統(tǒng)資源的限制,波形駐留時間不可能無限增大,即速度分辨率始終有上限。
由于速度分辨率有限,當目標低速運動或者切向機動時目標相對雷達徑向速度較小,若目標在距離上折疊到近區(qū)強雜波區(qū),雷達難以在強地雜波中進行目標檢測,容易造成目標丟失、跟蹤中斷。這可以通過增加波形駐留時間來提高速度分辨率。但是,這需要花費大量的系統(tǒng)資源,同時駐留時間過長會導致目標產(chǎn)生跨距離單元、跨多普勒單元的現(xiàn)象,而且無法從根本上解決強雜波背景下慢速目標的檢測問題。
針對強雜波中慢速目標的檢測問題,文獻[1]提出基于CFAR和形態(tài)學濾波的信號處理方法抑制不必要的地雜波并實現(xiàn)“低慢小”目標的檢測;文獻[2]設計了基于零頻抑制與雜波圖的地面慢速目標檢測方法,采用空間鄰域插值方式完成目標區(qū)域的雜波背景積累,解決慢速目標檢測不連續(xù)問題;文獻[3]提出基于十字窗改進的多幀積累算法,實現(xiàn)海面弱小慢速目標檢測;文獻[4]提出于基于小波分析的自適應雜波抑制技術進行雷達慢速目標分離;文獻[5]提出了復雜的海雜波背景下的非相干慢速目標檢測算法。以上大量的研究均集中在信號處理層面,通過抑制雜波提高信雜噪比的方法來實現(xiàn)慢速目標檢測,并沒有從信號波形角度進行特別設計。
針對以上問題,本文提出一種變初相高重頻波形,對變初相高重頻波形進行慢速目標檢測的原理進行說明,最后給出仿真和實測數(shù)據(jù)結果。
為了信號處理相參處理的需要,常規(guī)高重頻波形的每個脈沖發(fā)射初相調(diào)制均為同一個值。變初相高重頻波形在高重頻波形的基礎上改變高重頻波形每個脈沖的初相,相鄰脈沖的初相差呈現(xiàn)線性變化規(guī)律,這樣后續(xù)的信號處理仍然可進行相參處理。
以N個脈沖的高重頻波形為例,對N個發(fā)射脈沖的初相分別進行調(diào)制,第1,2,…,N個發(fā)射脈沖的初相分別調(diào)制相位為φn(n=1,2,…,N),φn的值為
(1)
其中,φ為脈沖初相的變化參數(shù)。
相鄰脈沖的初相相位差為
=(n-1)·φ
(2)
可以看出,相鄰脈沖的初相相位差為線性變化。
本算法基本思想為:通過改變高重頻波形每個脈沖的初相,使得相鄰脈沖的初相差線性變化。考慮雜波在近區(qū)而目標在遠區(qū),兩者在無模糊距離內(nèi)距離折疊的次數(shù)不同。目標折疊次數(shù)多,使得回波各個脈沖的相位內(nèi)包含兩個分量,一個是目標或雜波自身速度帶來的多普勒頻移,慢速目標與雜波的多普勒頻移相差不大;另一個是脈沖初相變化帶來的相位分量。由于目標和雜波在距離上折疊的次數(shù)不同,第2個分量不一致。因此,可以在多普勒維度上將目標與雜波分開,實現(xiàn)強雜波背景下慢速目標的檢測。
高重頻波形參數(shù)如下:重復周期Tr;重復頻率fr;脈沖個數(shù)為N;對應的最大無模糊距離為Rmax=cTr/2,其中c為光速;脈沖初相的變化參數(shù)為φ。
雜波參數(shù)如下:考慮雜波的距離位于距離無模糊區(qū)內(nèi),多普勒頻率fdC的范圍為-fdCmax~fdCmax,通常fdCmax?fr。
目標參數(shù)如下:距離為RT,徑向速度為vT。目標折疊到距離無模糊區(qū)的折疊次數(shù)為K=?RT/Rmax」,其中?·」表示向下取整;目標多普勒頻率為fdT=2vT/λ,其中λ表示雷達波長。
由于雜波距離近,目標距離遠,因此收到第n個脈沖回波里包含的是第n個脈沖的雜波回波信號和第n-K個脈沖的目標回波信號。因此,第n個脈沖和第n+1脈沖接收回波的相位Φn和Φn+1分別為
Φn=φn+ζn-K+φn-K
(3)
Φn+1=φn+1+ζn+1-K+φn+1-K
(4)
其中φn、φn+1為雜波多普勒帶來的脈間相位變化,ζn-K、ζn+1-K為目標速度帶來的脈間相位變化。
對回波信號分別進行相位補償,補償值為當前發(fā)射脈沖的調(diào)制相位。得到第n個脈沖和第n+1脈沖接收回波的相位Φ′n和Φ′n+1分別為
Φ′n=φn+ζn-K+φn-K-φn
(5)
Φ′n+1=φn+1+ζn+1-K+φn+1-K-φn+1
(6)
相應地,第n+1脈沖和第n個脈沖接收回波的相位差為
ΔΦn=(φn+1-φn)+(ζn+1-K-ζn-K)+
(φn+1-K-φn-K)-(φn+1-φn)
=2πfdCTr+2πfdTTr+(n-K-1)·φ-(n-1)·φ
=2πfdCTr+2πfdTTr-K·φ
=2πfdCTr+2πf′dTTr
(7)
考慮到雜波信號強,多普勒維上影響范圍大,可以將目標多普勒頻率偏移到L倍雜波多普勒頻率以外,同時目標多普勒頻率不能偏移到重復頻率以外。
因此,脈沖初相的變化參數(shù)φ取值范圍為
(8)
綜上所述,本文算法步驟如下:
步驟1:根據(jù)目標、雜波相關參數(shù),利用式(8)計算脈沖初相的變化參數(shù);
步驟2:對N個發(fā)射脈沖的初相分別進行調(diào)制;
步驟3:對N個接收脈沖的回波信號分別進行相位補償,各個脈沖的補償相位為φn;
步驟4:剔除沒有目標回波的前K個脈沖,對后N-K個接收脈沖分別進行脈沖壓縮;
步驟5:對N-K個脈沖壓縮結果在脈沖維進行FFT處理(相干積累);

步驟7:計算目標的無偏移多普勒頻率。
算法流程圖如圖1所示。
為了驗證本文方法的有效性,計算機仿真條件如下:
(1) 高重頻波形參數(shù):重復周期360 μs,重復頻率2 777.8 Hz,脈沖個數(shù)為66,對應的最大無模糊距離為54 km,雷達波長為1 m;
(2) 雜波參數(shù):距離范圍為0~50 km,雜波的多普勒分布范圍為-6~6 Hz。
(3) 目標參數(shù):距離為240 km,徑向速度為2 m/s,多普勒頻率為4 Hz。目標折疊到距離無模糊區(qū)的折疊次數(shù)為4,折疊后目標距離為24 km,目標信雜噪比為-15 dB。
分別用常規(guī)高重頻波形和變初相高重頻波形進行處理,脈沖初相的變化參數(shù)φ為-0.1396。仿真的距離-多普勒頻譜結果如圖2、圖3所示。圖中,橫軸表示距離模糊后的距離,單位為km;縱軸為多普勒頻率,單位為Hz;顏色表示多普勒譜強度,單位為dB。
從圖2中可以看出,常規(guī)高重頻波形的處理結果里面目標湮沒在雜波中,無法在多普勒上進行分辨。從圖3中可以看出,從本文方法的處理結果中可以明顯看到24 km處的目標。目標距離單元的多普勒頻譜如圖4所示,可以看出目標的多普勒頻率已經(jīng)偏出雜波區(qū)。
為了驗證本文方法在實際雷達中的性能,將本文方法應用于某雷達,對針對切向飛行目標探測的實測數(shù)據(jù)進行處理,處理結果如圖5所示。圖中,橫軸表示距離模糊后的距離,單位為km;縱軸為多普勒頻率,單位為Hz;顏色表示多普勒譜強度,單位為dB。
從圖5可以得出,處理結果中可以明顯看到模糊距離為17.69 km處的切向目標,目標的多普勒頻率已經(jīng)偏出雜波區(qū)。
雷達使用高重頻波形進行目標檢測時,由于速度分辨率有限,當目標慢速運動時,若目標折疊到近區(qū)強雜波區(qū),雷達難以在強地雜波中進行目標檢測,容易造成目標丟失、跟蹤中斷。為此,本文提出一種基于變初相高重頻波形的慢速目標檢測方法。通過改變發(fā)射脈沖的初相,使得回波中目標與雜波的相位發(fā)生變化,造成目標多普勒通道的偏移,完成目標與雜波在多普勒維的分辨,不需要增加額外的系統(tǒng)資源,同時可以通過偏移后的目標多普勒通道信息計算目標的真實徑向速度。計算機仿真結果和實測數(shù)據(jù)處理結果證明,本文算法能夠有效地解決高重頻波形時強雜波背景下慢速目標的檢測跟蹤問題。應當指出的是,當目標位于高重頻波形的距離無模糊區(qū)時,本文方法無法將目標和雜波在多普勒維進行分離。